一、背景介绍
脑肿瘤分割挑战赛（brain tumor segmentation challenge，BraTS Chanllenge）是国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society，MICCAI）所有比赛中历史最悠久的，已经连续办了10年，是医学图像处理领域最热门的比赛之一。
2017年及之后的每届挑战赛均包含三个数据集，分别是训练集（Traning data）、验证集（Validation data）和测试集（Test data）
可以通过官方渠道和Kaggle下载训练集的图像和标签、验证集的图像，地址在文末。验证集标签不公开，但可以在官方平台上传推理结果，平台自动打分。测试集仅在比赛时间内向选手开放下载。
表1 BraTS挑战赛历年数据规模
年份
总病例数
训练集病例数
验证集病例数
测试集病例数
2012
50
35
无
15
2013
60
35
无
25
2014
238
200
无
38
2015
253
200
无
53
2016
391
200
无
191
2017
477
285
46
146
2018
542
285
66
191
2019
626
335
125
166
2020
660
369
125
166
2021
2040
1251
219
570
二、数据描述
BraTS每个病例包含四个模态的磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），每个模态的维度为240×240×155（L×W×H）
四种模态：
- T1
T1成像，利于观察解剖结构，病灶显示不够清晰
- T1ce
在受试者做磁共振之前向血液内注射造影剂，使成像中血流活跃的区域更加明显，是增强肿瘤的重要判据
- T2
T2成像，病灶显示较为清晰，判断整颗肿瘤
- FLAIR
T2压水像（抑制脑脊液的高信号），含水量大则更亮眼，可以判断瘤周水肿区域
图片来自BraTS2021_00068号样本
三、标签描述
label 0：背景（background）
label 1：坏死肿瘤核心（necrotic tumor core，NCR）
label 2：瘤周围水肿区域（peritumoral edema，ED）
label 4：增强肿瘤（enhancing tumor，ET）
比赛要求按区域进行分割，最终需识别出三个子区域：整颗肿瘤（包括label1、2、4）、肿瘤核心（包括label1、4）以及增强肿瘤（只包括label4）
四、评价指标
赛会官方给出了两个评价指标，dice分数和豪斯多夫距离。其中，Dice分数比豪斯多夫距离更重要。
- Dice分数
衡量两个集合的重合程度，是判断预测区间与Ground truth符合程度的主要指标
公式为：
- Hausdorff距离（HD95）
度量两个点集间的距离，判断预测边缘与真实边缘的差距
公式为：
五、相关链接
a. 官网链接：BraTS Continuous Evaluation
注册后可下载BraTS 2021 Traning data的图像和标签以及Validation data中的图像。详情请点击链接，有详细的参加教程。
b. Kaggle：BRaTS 2021 Task 1 Dataset
注册后可下载BraTS 2021 Traning data的图像和标签
c. 赛会原论文：The RSNA-ASNR-MICCAI BraTS 2021 Benchmark on Brain Tumor Segmentation and Radiogenomic Classification
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